标签：Redis 元素 redis value Bitmaps key 集合 数据类型
中文官网：redis常见数据类型操作命令http://www.redis.cn/commands.html
一、Redis键
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keys 查看当前库所有key (匹配：keys 1)
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exists key判断某个key是否存在
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type key 查看你的key是什么类型
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del key 删除指定的key数据
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unlink key 根据value选择非阻塞删除
仅将keys从keyspace元数据中删除，真正的删除会在后续异步操作。
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expire key 10 10秒钟：为给定的key设置过期时间
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ttl key 查看还有多少秒过期，-1表示永不过期，-2表示已过期
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select命令切换数据库
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dbsize查看当前数据库的key的数量
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flushdb清空当前库
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flushall通杀全部库
二、常见的五大数据类型
2.1Redis字符串（String）
简介：
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String是Redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value。
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String类型是二进制安全的。意味着Redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象。
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String类型是Redis最基本的数据类型，一个Redis中字符串value最多可以是512M
常用命令
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set <key><value>添加键值对
*NX：当数据库中key不存在时，可以将key-value添加数据库
*XX：当数据库中key存在时，可以将key-value添加数据库，与NX参数互斥
*EX：key的超时秒数
*PX：key的超时毫秒数，与EX互斥
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get <key>查询对应键值
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append <key><value>将给定的<value> 追加到原值的末尾
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strlen <key>获得值的长度
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setnx <key><value>只有在 key 不存在时 设置 key 的值
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incr <key>
将 key 中储存的数字值增1
只能对数字值操作，如果为空，新增值为1
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decr <key>
将 key 中储存的数字值减1
只能对数字值操作，如果为空，新增值为-1
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incrby / decrby <key><步长>将 key 中储存的数字值增减。自定义步长。
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mset <key1><value1><key2><value2> ..... 同时设置一个或多个 key-value对
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mget <key1><key2><key3> ..... 同时获取一个或多个 value
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msetnx <key1><value1><key2><value2> ..... 同时设置一个或多个 key-value 对，当且仅当所有给定 key 都不存在。
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getrange <key><起始位置><结束位置> 获得值的范围，类似java中的substring，前包，后包
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setrange <key><起始位置><value> 用 <value> 覆写<key>所储存的字符串值，从<起始位置>开始(索引从0**开始)。
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setex <key><过期时间><value> 设置键值的同时，设置过期时间，单位秒。
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getset <key><value> 以新换旧，设置了新值同时获得旧值。
数据结构
String的数据结构为简单动态字符串(Simple Dynamic String,缩写SDS)。是可以修改的字符串，内部结构实现上类似于Java的ArrayList，采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配.
如图中所示，内部为当前字符串实际分配的空间capacity一般要高于实际字符串长度len。当字符串长度小于1M时，扩容都是加倍现有的空间，如果超过1M，扩容时一次只会多扩1M的空间。需要注意的是字符串最大长度为512M。
2.2Redis 列表（List）
简介：
Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）。它的底层实际是个双向链表，对两端的操作性能很高，通过索引下标的操作中间的节点性能会较差。
常用命令：
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lpush/rpush <key><value1><value2><value3> .... 从左边/右边插入一个或多个值。
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lpop/rpop <key>从左边/右边吐出一个值。值在键在，值光键亡。
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rpoplpush <key1><key2>从<key1>列表右边吐出一个值，插到<key2>列表左边。
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lrange <key><start><stop> 按照索引下标获得元素(从左到右）
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lrange mylist 0 -1 0左边第一个，-1右边第一个，（0-1表示获取所有）
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lindex <key><index>按照索引下标获得元素(从左到右)
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llen <key>获得列表长度
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linsert <key> before <value><newvalue>在<value>的后面插入<newvalue>插入值
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lrem <key><n><value>从左边删除n个value(从左到右)
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lset<key><index><value>将列表key下标为index的值替换成value
数据结构
List的数据结构为快速链表quickList。
首先在列表元素较少的情况下会使用一块连续的内存存储，这个结构是ziplist，也即是压缩列表。它将所有的元素紧挨着一起存储，分配的是一块连续的内存。当数据量比较多的时候才会改成quicklist。因为普通的链表需要的附加指针空间太大，会比较浪费空间。比如这个列表里存的只是int类型的数据，结构上还需要两个额外的指针prev和next。 
Redis将链表和ziplist结合起来组成了quicklist。也就是将多个ziplist使用双向指针串起来使用。这样既满足了快速的插入删除性能，又不会出现太大的空间冗余。
2.3 Redis集合（Set）
简介
Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。 Redis的Set是string类型的无序集合。它底层其实是一个value为null的hash表，所以添加，删除，查找的**复杂度都是O(1)。 一个算法，随着数据的增加，执行时间的长短，如果是O(1)，数据增加，查找数据的时间不变
常用命令
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sadd <key><value1><value2> ..... 将一个或多个 member 元素加入到集合 key 中，已经存在的 member 元素将被忽略
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smembers <key>取出该集合的所有值。
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sismember <key><value>判断集合<key>是否为含有该<value>值，有1，没有0
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scard<key>返回该集合的元素个数。
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srem <key><value1><value2> .... 删除集合中的某个元素。
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spop <key>随机从该集合中吐出一个值。
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srandmember <key><n>随机从该集合中取出n个值。不会从集合中删除 。
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smove <source><destination>value把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合
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sinter <key1><key2>返回两个集合的交集元素。
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sunion <key1><key2>返回两个集合的并集元素。
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sdiff <key1><key2>返回两个集合的差集元素(key1中的，不包含key2中的)
数据结构
Set数据结构是dict字典，字典是用哈希表实现的。Java中HashSet的内部实现使用的是HashMap，只不过所有的value都指向同一个对象。Redis的set结构也是一样，它的内部也使用hash结构，所有的value都指向同一个内部值。
2.4Redis哈希（Hash）
简介
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Redis hash 是一个键值对集合。
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Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。
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类似Java里面的Map<String,Object>
常用命令
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hset <key><field><value>给<key>集合中的 <field>键赋值<value>
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hget <key1><field>从<key1>集合<field>取出 value
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hmset <key1><field1><value1><field2><value2>... 批量设置hash的值
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hexists<key1><field>查看哈希表 key 中，给定域 field 是否存在。
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hkeys <key>列出该hash集合的所有field
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hvals <key>列出该hash集合的所有value
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hincrby <key><field><increment>为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 1 -1
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hsetnx <key><field><value>将哈希表 key 中的域 field 的值设置为 value ，当且仅当域 field 不存在 .
数据结构
Hash类型对应的数据结构是两种：ziplist（压缩列表），hashtable（哈希表）。当field-value长度较短且个数较少时，使用ziplist，否则使用hashtable。
2.5 Redis有序集合Zset(sorted set)
简介
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Redis有序集合zset与普通集合set非常相似，是一个没有重复元素的字符串集合。
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不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个评分（**score）**,这个评分（score）被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。集合的成员是唯一的，但是评分可以是重复了 。
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因为元素是有序的, 所以你也可以很快的根据评分（score）或者次序（position）来获取一个范围的元素。
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访问有序集合的中间元素也是非常快的,因此你能够使用有序集合作为一个没有重复成员的智能列表。
常用命令：
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zadd <key><score1><value1><score2><value2>…| 将一个或多个 member 元素及其 score 值加入到有序集 key 当中。
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zrange <key><start><stop> [WITHSCORES]
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返回有序集 key 中，下标在<start><stop>之间的元素
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带WITHSCORES，可以让分数一起和值返回到结果集。
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zrangebyscore key minmax [withscores] [limit offset count]
返回有序集 key 中，所有 score 值介于 min 和 max 之间(包括等于 min 或 max )的成员。有序集成员按 score 值递增(从小到大)次序排列。
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zrevrangebyscore key maxmin [withscores] [limit offset count]
同上，改为从大到小排列。
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zincrby <key><increment><value> 为元素的score加上增量
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zrem <key><value>删除该集合下，指定值的元素
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zcount <key><min><max>统计该集合，分数区间内的元素个数
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zrank <key><value>返回该值在集合中的排名，从0开始。
数据结构
SortedSet(zset)是Redis提供的一个非常特别的数据结构，一方面它等价于Java的数据结构Map<String, Double>，可以给每一个元素value赋予一个权重score，另一方面它又类似于TreeSet，内部的元素会按照权重score进行排序，可以得到每个元素的名次，还可以通过score的范围来获取元素的列表。
zset底层使用了两个数据结构
（1）hash，hash的作用就是关联元素value和权重score，保障元素value的唯一性，可以通过元素value找到相应的score值。
（2）跳跃表，跳跃表的目的在于给元素value排序，根据score的范围获取元素列表。
三、Redis新数据类型
3.1 Bitmaps
简介
现代计算机用二进制（位） 作为信息的基础单位， 1个字节等于8位， 例如“abc”字符串是由3个字节组成， 但实际在计算机存储时将其用二进制表示， “abc”分别对应的ASCII码分别是97、 98、 99， 对应的二进制分别是01100001、 01100010和01100011，如下图：
合理地使用操作位能够有效地提高内存使用率和开发效率。 Redis提供了Bitmaps这个“数据类型”可以实现对位的操作： （1） Bitmaps本身不是一种数据类型， 实际上它就是字符串（key-value） ， 但是它可以对字符串的位进行操作。 （2） Bitmaps单独提供了一套命令， 所以在Redis中使用Bitmaps和使用字符串的方法不太相同。 可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组， 数组的每个单元只能存储0和1， 数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量。
命令
1、setbit
（1）格式：setbit<key><offset><value>设置Bitmaps中某个偏移量的值（0或1），*offset:偏移量从0开始。
eg: 每个独立用户是否访问过网站存放在Bitmaps中， 将访问的用户记做1， 没有访问的用户记做0， 用偏移量作为用户的id。设置键的第offset个位的值（从0算起） ， 假设现在有20个用户，userid=1， 6， 11， 15， 19的用户对网站进行了访问， 那么当前Bitmaps初始化结果如图
unique:users:20201106代表2020-11-06这天的独立访问用户的Bitmaps.
注： 很多应用的用户id以一个指定数字（例如10000） 开头， 直接将用户id和Bitmaps的偏移量对应势必会造成一定的浪费， 通常的做法是每次做setbit操作时将用户id减去这个指定数字。 在第一次初始化Bitmaps时， 假如偏移量非常大， 那么整个初始化过程执行会比较慢， 可能会造成Redis的阻塞。
2、getbit
（1）格式：getbit<key><offset>获取Bitmaps中某个偏移量的值，获取键的第offset位的值（从0开始算）。 
（2）实例 获取id=8的用户是否在2020-11-06这天访问过， 返回0说明没有访问过，因为100根本不存在，所以也是返回0 
3、bitcount
统计字符串被设置为1的bit数。一般情况下，给定的整个字符串都会被进行计数，通过指定额外的 start 或 end 参数，可以让计数只在特定的位上进行。start 和 end 参数的设置，都可以使用负数值：比如 -1 表示最后一个位，而 -2 表示倒数第二个位，start、end 是指bit组的字节的下标数，二者皆包含。 （1）格式 bitcount<key>[start end] 统计字符串从start字节到end字节比特值为1的数量
（2）实例 计算2022-11-06这天的独立访问用户数量
start和end代表起始和结束字节数， 下面操作计算用户id在第1个字节到第3个字节之间的独立访问用户数， 对应的用户id是11， 15， 19。
注意：redis的setbit设置或清除的是bit位置，而bitcount计算的是byte位置。
4、bitop
(1)格式：bitop and(or/not/xor) <destkey> [key…]
bitop是一个复合操作， 它可以做多个Bitmaps的and（交集） 、 or（并集） 、 not（非） 、 xor（异或） 操作并将结果保存在destkey中。
(2)实例
2020-11-04 日访问网站的userid=1,2,5,9。
setbit unique:users:20201104 1 1
setbit unique:users:20201104 2 1
setbit unique:users:20201104 5 1
setbit unique:users:20201104 9 1
2020-11-03 日访问网站的userid=0,1,4,9。
setbit unique:users:20201103 0 1
setbit unique:users:20201103 1 1
setbit unique:users:20201103 4 1
setbit unique:users:20201103 9 1
计算出两天都访问过网站的用户数量
bitop and unique:users:and:20201104_03
unique:users:20201103unique:users:20201104
Bitmaps与set对比
假设网站有1亿用户， 每天独立访问的用户有5千万， 如果每天用集合类型和Bitmaps分别存储活跃用户可以得到表
| SET和BITMAPS存储一天活跃用户对比 | |||
|---|---|---|---|
| 数据 类型 | 每个用户id占用空间 | 需要存储的用户量 | 全部内存量 |
| 集合 类型 | 64位 | 50000000 | 64位*50000000 = 400MB |
| Bitmaps | 1位 | 100000000 | 1位*100000000 = 12.5MB |
很明显， 这种情况下使用Bitmaps能节省很多的内存空间， 尤其是随着时间推移节省的内存还是非常可观的
| SET和BITMAPS存储独立用户空间对比 | |||
|---|---|---|---|
| 数据类型 | 一天 | 一个月 | 一年 |
| 集合类型 | 400MB | 12GB | 144GB |
| Bitmaps | 12.5MB | 375MB | 4.5GB |
但Bitmaps并不是万金油， 假如该网站每天的独立访问用户很少， 例如只有10万（大量的僵尸用户） ， 那么两者的对比如下表所示， 很显然， 这时候使用Bitmaps就不太合适了， 因为基本上大部分位都是0。
| SET和BITMAPS存储一天活跃用户对比（独立用户比较少） | |||
|---|---|---|---|
| 数据类型 | 每个userid占用空间 | 需要存储的用户量 | 全部内存量 |
| 集合类型 | 64位 | 100000 | 64位*100000 = 800KB |
| Bitmaps | 1位 | 100000000 | 1位*100000000 = 12.5MB |
3.2 HyperLoglog
简介
在工作当中，我们经常会遇到与统计相关的功能需求，比如统计网站PV（PageView页面访问量）,可以使用Redis的incr、incrby轻松实现。 但像UV（UniqueVisitor，独立访客）、独立IP数、搜索记录数等需要去重和计数的问题如何解决？这种求集合中不重复元素个数的问题称为基数问题。
解决基数问题有很多种方案： （1）数据存储在MySQL表中，使用distinct count计算不重复个数 （2）使用Redis提供的hash、set、bitmaps等数据结构来处理 以上的方案结果精确，但随着数据不断增加，导致占用空间越来越大，对于非常大的数据集是不切实际的。能否能够降低一定的精度来平衡存储空间？Redis推出了HyperLogLog. Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。但是，因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。
什么是基数? 比如数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}， 那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8}, 基数(不重复元素)为5。 基数估计就是在误差可接受的范围内，快速计算基数。
命令
1、pfadd （1）格式：pfadd <key>< element> [element ...] 添加指定元素到 HyperLogLog 中
（2）实例 将所有元素添加到指定HyperLogLog数据结构中。如果执行命令后HLL估计的近似基数发生变化，则返回1，否则返回0。
2、pfcount （1）格式：pfcount<key> [key ...] 计算HLL的近似基数，可以计算多个HLL，比如用HLL存储每天的UV，计算一周的UV可以使用7天的UV合并计算即可 （2）实例
3、pfmerge （1）格式：pfmerge<destkey><sourcekey> [sourcekey ...] 将一个或多个HLL合并后的结果存储在另一个HLL中，比如每月活跃用户可以使用每天的活跃用户来合并计算可得 （2）实例：
3.3 Geospatial
简介
Redis 3.2 中增加了对GEO类型的支持。GEO，Geographic，地理信息的缩写。该类型，就是元素的2维坐标，在地图上就是经纬度。redis基于该类型，提供了经纬度设置，查询，范围查询，距离查询，经纬度Hash等常见操作。
命令
1、geoadd （1）格式：geoadd<key>< longitude><latitude><member> [longitude latitude member...] 添加地理位置（经度，纬度，名称） 
（2）实例 geoadd china:city 121.47 31.23 shanghai geoadd china:city 106.50 29.53 chongqing 114.05 22.52 shenzhen 116.38 39.90 beijing
两极无法直接添加，一般会下载城市数据，直接通过 Java 程序一次性导入。 有效的经度从 -180 度到 180 度。有效的纬度从 -85.05112878 度到 85.05112878 度。 当坐标位置超出指定范围时，该命令将会返回一个错误。 已经添加的数据，是无法再次往里面添加的
2、geopos （1）格式:geopos <key><member> [member...] 获得指定地区的坐标值
（2）实例
3、geodist （1）格式：geodist<key><member1><member2> [m|km|ft|mi ] 获取两个位置之间的直线距离（2）实例
获取两个位置之间的直线距离：
单位：
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m 表示单位为米[默认值]。
-
km 表示单位为千米。
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mi 表示单位为英里。
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ft 表示单位为英尺。
-
如果用户没有显式地指定单位参数， 那么 GEODIST 默认使用米作为单位
4、georadius （1）格式:georadius<key>< longitude><latitude>radius m|km|ft|mi 以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素
经度 纬度 距离 单位
（2）实例:
标签：Redis,元素,redis,value,Bitmaps,key,集合,数据类型 来源： https://www.cnblogs.com/ibeans/p/14970167.html
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